Северо-Американские (США) Платформы искусственного интеллекта (AI)

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) предлагают пользователям набор инструментов для создания интеллектуальных приложений. При помощи ИИ-платформ становится возможно применять технологии машинного обучения (ML), машинного зрения (OCR), обработки текста (NLP) и прочие.

Искусственный интеллект (ИИ) как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на разработку, внедрение и использование программных и технологических решений, способных имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение, анализ, решение задач и обработка информации. В рамках этой деятельности осуществляется создание алгоритмов и моделей, которые позволяют системам обрабатывать большие объёмы данных, выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения на основе полученной информации. ИИ активно применяется в различных сферах, включая бизнес, медицину, образование, транспорт и многие другие, что обуславливает его значимость для современного общества и экономики.

Среди ключевых аспектов деятельности в области ИИ можно выделить:

• разработку и совершенствование алгоритмов машинного обучения,
• создание систем обработки естественного языка,
• внедрение технологий компьютерного зрения,
• построение интеллектуальных рекомендательных систем,
• разработку решений для автоматизации бизнес-процессов,
• создание инструментов для анализа больших данных,
• обеспечение безопасности и защиты данных при работе с ИИ-системами.

Важную роль в развитии и применении ИИ играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру и инструменты для реализации возможностей искусственного интеллекта. Платформы ИИ, включающие набор библиотек, фреймворков и сервисов, существенно упрощают процесс разработки интеллектуальных приложений и способствуют более широкому распространению технологий ИИ в различных отраслях.

Программные системы и сервисы этой категории используются чаще всего программистами и аналитиками данных. Системы делятся на два крупных класса: прикладные платформы и платформы общего назначения. Прикладные платформы искусственного интеллекта имеют в своей оснастке готовые прикладные алгоритмы (распознавание изображения или голоса, обработка естественного языка, предсказательная и предиктивная аналитика) и инструменты для работы с данными (визуализация данных, drag-and-drop, анализ данных). Платформы общего назначения обладают общим инструментарием, требующим специальных навыков программирования для разработки решений под запросы бизнеса.

Платформы искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• IT-компании и стартапы, разрабатывающие интеллектуальные приложения и сервисы, нуждающиеся в инструментах для внедрения технологий машинного обучения и обработки данных.

• Крупные корпорации и предприятия, стремящиеся автоматизировать бизнес-процессы, повысить эффективность работы и качество принимаемых решений с помощью аналитических возможностей ИИ.

• Научные и образовательные учреждения, проводящие исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения и разрабатывающие учебные программы по соответствующим направлениям.

• Компании, работающие в сфере финансов и банковского дела, использующие ИИ для анализа больших объёмов данных, выявления мошеннических операций, прогнозирования трендов и управления рисками.

• Медицинские и фармацевтические организации, применяющие технологии ИИ для анализа медицинских изображений, разработки новых лекарственных препаратов, диагностики заболеваний и персонализации лечения.

• Компании в сфере электронной коммерции и ритейла, использующие ИИ для анализа поведения потребителей, оптимизации ассортимента, управления запасами и повышения эффективности маркетинговых кампаний.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

При выборе программного продукта из функционального класса Платформы искусственного интеллекта необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти облачные решения с гибкими тарифными планами и минимальным порогом входа, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые on-premises решения с возможностью глубокой кастомизации и интеграции с существующими ИТ-инфраструктурами. Также следует проанализировать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, что накладывает особые требования к безопасности и соответствию стандартам. Не менее важны технические ограничения, включая совместимость с используемыми аппаратными и программными ресурсами, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (поддержка стандартных протоколов и API, возможность интеграции с ERP, CRM и другими корпоративными системами);
• набор поддерживаемых технологий (машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т. д.);
• возможности масштабирования (поддержка роста объёма данных и числа пользователей, наличие облачных и локальных версий);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (наличие сертификатов, шифрование данных, механизмы аутентификации и авторизации);
• функциональность инструментов для разработки и развёртывания моделей (наличие визуальных редакторов, библиотек алгоритмов, средств мониторинга и анализа производительности);
• стоимость владения (лицензионные платежи, затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и обновления);
• наличие развитой документации, обучающих материалов и сообщества пользователей.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотный проект или тестирование платформы на ограниченном объёме данных и задач, чтобы оценить её эффективность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика, наличие успешных кейсов внедрения в аналогичных отраслях и готовность поставщика предоставлять техническую поддержку и обновления в долгосрочной перспективе.

Программные платформы искусственного интеллекта (ИИ) предоставляют широкий спектр возможностей для бизнеса и организаций, позволяя автоматизировать процессы, повысить эффективность работы и получить конкурентные преимущества. Среди ключевых выгод и преимуществ использования таких платформ можно выделить:

• Автоматизация рутинных задач. Платформы ИИ позволяют автоматизировать выполнение повторяющихся операций, освобождая человеческие ресурсы для более сложных и творческих задач. Это снижает операционные затраты и повышает производительность труда.

• Повышение точности и качества данных. Использование алгоритмов машинного обучения и обработки данных помогает выявлять ошибки, аномалии и несоответствия в больших объёмах информации, повышая тем самым качество данных и обоснованность принимаемых решений.

• Ускорение процесса принятия решений. ИИ-платформы обеспечивают быстрый анализ больших объёмов данных и выявление закономерностей, что позволяет руководству принимать взвешенные решения в кратчайшие сроки.

• Персонализация услуг и продуктов. С помощью технологий обработки естественного языка и машинного обучения платформы ИИ помогают анализировать предпочтения и поведение пользователей, что даёт возможность предлагать персонализированные услуги и продукты, повышая удовлетворённость клиентов.

• Оптимизация бизнес-процессов. Внедрение ИИ-решений позволяет оптимизировать логистику, управление запасами, производственные процессы и другие аспекты деятельности компании, сокращая издержки и улучшая операционную эффективность.

• Развитие инновационных продуктов и услуг. Платформы ИИ открывают возможности для разработки новых продуктов и услуг, основанных на передовых технологиях, что способствует расширению рынка и укреплению конкурентных позиций компании.

• Улучшение клиентского сервиса. Применение чат-ботов и систем обработки естественного языка позволяет автоматизировать общение с клиентами, обеспечивая быстрый и качественный ответ на их запросы, что повышает уровень удовлетворённости и лояльности клиентов.

Платформы интеллектуальной обработки данных

Платформы интеллектуальной обработки данных (ПИОД, англ. Intelligent Data Processing Platforms, IDP) – это комплексные решения, предназначенные для анализа и обработки больших объёмов данных с использованием методов машинного обучения, искусственного интеллекта и других технологий. Они позволяют автоматизировать процессы извлечения, трансформации и загрузки данных, а также обеспечивают возможности для глубокого анализа, прогнозирования и визуализации информации.

Платформы разговорного искусственного интеллекта

Платформы разговорного искусственного интеллекта (ПРИИ, англ. Intelligent Conversational Interaction, CAI) помогают разрабатывать и внедрять решения для автоматического интеллектуального обслуживания клиентов, взаимодействия с ними и в целом для организации взаимодействия человека с компьютером посредством понимания естественного языка и генерации речи.

Системы генеративного искусственного интеллекта

Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.

Прикладные приложения искусственного интеллекта

Прикладные приложения искусственного интеллекта (ППИИ, англ. Applied Artificial Intelligence Applications, AAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для выполнения конкретных задач в различных областях, таких как медицина, финансы, образование, производство и т. д. Они предназначены для автоматизации процессов, анализа данных, принятия решений и улучшения эффективности работы в прикладных сферах.

Персональные приложения и сервисы искусственного интеллекта

Персональные приложения и сервисы искусственного интеллекта (ППСИИ, англ. Personal Artificial Intelligence Applications and Services, PAIA) – это программные решения, использующие технологии искусственного интеллекта для автоматизации и оптимизации повседневных задач пользователя, повышения удобства и эффективности взаимодействия с цифровыми сервисами.

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН, англ. Artificial Intelligence and Neural Networks Development Platforms, AI) – это комплексные решения, предназначенные для создания, обучения и развёртывания моделей искусственного интеллекта и нейросетей. Они предоставляют разработчикам инструменты, библиотеки и среды для работы с данными, обучения моделей, тестирования и оптимизации алгоритмов, а также интеграции готовых решений в приложения и системы.

Чтобы претендовать на включение в категорию AI-платформ, программный продукт должен:

• Обеспечивать возможность построения интеллектуальных приложений с поддержкой искусственного интеллекта;
• Позволять пользователям создавать алгоритмы машинного обучения или предлагать готовые алгоритмы для создания приложений;
• Предоставлять разработчика возможность подключать к собственным алгоритмам источники данных для обеспечения машинного обучения и адаптации производительности.

В 2025 году на рынке платформ искусственного интеллекта ожидается усиление тенденций к интеграции мультимодальных моделей, развитию объяснимого ИИ, повышению уровня безопасности и конфиденциальности данных, расширению применения генеративных моделей в бизнес-процессах, углублению интеграции ИИ с облачными технологиями, а также к росту спроса на инструменты для автоматизации разработки интеллектуальных приложений.

• Мультимодальные модели. Развитие моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, что позволит создавать более комплексные и эффективные решения для анализа больших объёмов разнородных данных.

• Объяснимый ИИ. Увеличение спроса на технологии, обеспечивающие прозрачность и понятность алгоритмов принятия решений ИИ, что важно для соблюдения регуляторных требований и повышения доверия пользователей.

• Безопасность и конфиденциальность. Усиление мер по защите данных при работе с ИИ-платформами, внедрение передовых криптографических методов и механизмов анонимизации для обеспечения безопасности чувствительных данных.

• Генеративные модели в бизнесе. Расширение применения генеративных моделей для автоматизации создания контента, оптимизации бизнес-процессов, разработки персонализированных предложений и улучшения клиентского опыта.

• Интеграция с облачными технологиями. Углубление интеграции ИИ-платформ с облачными сервисами, что обеспечит масштабируемость, гибкость и снижение затрат на инфраструктуру для конечных пользователей.

• Автоматизация разработки. Развитие инструментов low-code/no-code для создания интеллектуальных приложений, что позволит ускорить процесс разработки и снизить порог входа для непрофессиональных разработчиков.

• Персонализация и адаптивность. Рост спроса на ИИ-решения, способные адаптироваться под индивидуальные потребности пользователей и предоставлять персонализированные рекомендации и сервисы.

Россия

Brand Analytics, Медиалогия SM, PolyAnalyst, Proaction.pro, Воронка найма, Инлексис Голосовой бот, Медиалогия PR, МТС Облачное видеонаблюдение, ITFB EasyDoc, IQPLATFORM, МТС Exolve Роботы, Видеоинтеллект, IQBuzz, F5 Platform, Deductor, KitBot, Linkage ABI, Entera, Directum СЭД+, Chat2Desk, Атомкод, Биорг.KYC, AMBER HRMS, Naumen KnowledgeCat, 3i Search Platform, Yandex Vision, Yandex SpeechKit, ContentCapture, Smart Document Engine, Smart Code Engine, SEES, ruGPT, RoboGPT, Extractor.expert, Smart ID Engine, InSentry, Xeoma, DataLocator, Avalanche Cyber Analist, Сократик, EMPL.AI, 3i NLP Platform, 3i Speech Transcriptor, Гудок, Smart Tomo Engine, LARGA.Videoserver, 3i VoxKit

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

США

RapidMiner, TIBCO Data Science, Dataiku DSS, Anaconda, Qlik Sense, Tesseract OCR, ABBYY FineReader, Diffbot, GPT-4o, OpenAI Sora, Logi Predict, Grok, SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Нидерланды

Elasticsearch

Израиль

Imagen

Канада

B3, Plotly Dash

Франция

Arcads

Швейцария

KNIME Analytics Platform